# -*- coding: utf-8 -*-
#1.读取“新闻训练数据集.xlsx”，其中第1列为情感分类（积极、中性、消极），
#  2-5列依次为标题、来源、爬取时间、网址
#2.对标题进行分词处理，每一条标题分词后是元素为词的列表，则
#  所有标题分词后的数据为一个嵌套列表trainX_txt。
#  同时对情感分类进行标签值化处理：积极-0，中性-1，消极-2，用一个列表Y来表示。
#3.读取“新闻测试数据.xlsx”，该数据集与训练集相比，没有情感分类字段，为待预测
#  同步骤2，对测试集中的标题进行分词，分词后的结果为testX_txt

def return_values():
    import jieba#引入结巴分词
    import pandas as pd
    jieba.setLogLevel(jieba.logging.INFO)

    # 读取训练数据集
    train_data = pd.read_excel("新闻训练数据集.xlsx")
    # 提取情感分类并进行标签化处理
    sentiment_map = {"积极": 0, "中性": 1, "消极": 2}
    Y = train_data.iloc[:, 0].map(sentiment_map).tolist()
    # 提取标题并进行分词处理
    trainX_txt = train_data.iloc[:, 1].apply(lambda x: list(jieba.cut(x))).tolist()

    # 读取测试数据集
    test_data = pd.read_excel("新闻测试数据.xlsx")
    # 提取标题并进行分词处理
    testX_txt = test_data.iloc[:, 0].apply(lambda x: list(jieba.cut(x))).tolist()

    return (trainX_txt,Y,testX_txt)
